[Financial Express]2017年には、政策立案者、政治家、ビジネスリーダーだけでなく、一般の人々の意思決定環境にも挑戦する破壊的なアイデアがいっぱいです。知覚の二分法と私たちの虚偽の信念に直面することができないことは、私たちを極端に押し上げています。新しいアイデア、ムーブメント、リーダーの登場は、新たな課題に対処するための革新的なアプローチを常に推進してきました。このような社会的、文化的、政治的動きの交差点は、歴史的に破壊的なアイデアをもたらしました。そのうちのいくつかは時間のテストで生き残れず、最終的には社会の構成要素となったものもありました。
何世紀にもわたって暗黒時代から中世にかけてルネッサンスが生まれました。 30年戦争を終結させたヴェストファーア条約は、近代国家の基盤でした。政治的意思決定において、大規模民主主義の多元的思想と可能性は、米国だけでなく、大英帝国に支配された考えとしてのアメリカの出現とともにもたらされた。意思決定プロセスは、国際連合、国連、東南アジア諸国連合（ASEAN）、北大西洋条約機構（NATO）などの国際的な多国間機関や機関の創設、同様に、ロバート・マクナマラ、JWフォレスター、ピーター・ドラッカーの先駆けとなった統計や数学モデルの使用を通じて、より良い意思決定のための政策分析が発展しました。
政治的意思決定プロセスのために採択された現在の分析アプローチの多くは、貿易、商業、健康およびビジネス部門から生じたものである。結果は混在しているが、一般に試行錯誤を経て、これらの分析的アプローチは、過去数十年間に人々の生活を改善する目的に役立った。ここ数十年では、一般に情報の民主化が政治プロセスや政策に影響を及ぼし得ないように見える。現代の世界は、政策立案者や政治家が選挙権を失う機会を作り出し、責任を負うリスクを軽減しました。
だから、現在の政治指導者は、庶民の考え方をどのように捉え、ビジネスリーダーは彼らを消費者として引き続き維持していますか？彼らは、私たちの生活の中で異なる変数間の明確な関係を理解するために、統計の革新的な使用を通じてこれを行います。過去には、これらの明確な人間の特質や行動の特徴のいくつかは容易には識別できなかったが、コンピュータや順列、確率論などの数学的方法を用いて分析されなかった。この方法が有用であることが証明されたので、彼らは彼らの短期的かつ長期的な決定を重くしています。
さらに、ソーシャルメディア、スマートフォン、電子商取引の登場により2000年代初め以来、ビッグデータやビッグデータ分析と呼ばれるデータ蓄積の幾何学的な飛躍がありました。 1950年から2000年にかけて、意思決定のために定量的分析を行っている機関や個人は、特定の機関を通じて利用可能な小さなデータセットを使用していました。現在、データマイニングは電子商取引とソーシャルメディアの組み込みプロセスであり、大企業や政府機関が社会全体を監視しモデル化することを可能にします。いくつかのケースでは、グーグレやアマゾンのように、蓄積されたデータは、世界各地の大陸ではなく、単一の国の行動を監視し予測する能力を与えます。
バラク・オバマ氏は2008年の大統領選挙キャンペーンで、米国全土のマイクロターゲティング戦略を計画するためにデータ分析を利用しました。 トランプキャンペーンでは、同じ戦略とより高度なクラスタリング手法を使用して、投票の可能性のある人口統計をターゲットにしていました。 ナレンドラ・モデイは同じ戦略をインドの本当に斬新な選挙運動でも使用しました。私たちは今、アルゴリズムが与えられた環境のセット内で個人の行動を非常に正確に予測できる世界にいます。したがって、深いポケットを持つグループや個人は、販売可能なデータを購入するだけでなく、大衆集団の意思決定プロセスに影響を与える技術を習得した実務者のサービスを購入することもできます。おそらく、北ダッカの市長選挙キャンペーンでは、ターゲットソーシャルメディアのプロモーション、地元の有権者へのテキストメッセージ、ロボコールのためのデータ分析の使用でこれを見ることができます。候補者のキャンペーンが私たちの個人連絡先番号をどのように受け取ったのか尋ねてはいけませんか？データプライバシーがどのように違反されていますか？さらに、データは真に絶対的な答えを提供することができますか？
統計的確実性を保証する数学的モデルを使用した後でさえ、そのような予測方法では、測定可能な失敗の例がある。最後に、データに基づいてモデルを構築しています。分析では、データの意味を100％確実に把握でき、実際のアプリケーションと相関させることができます。しかし、データのために人がデータのように行動することを保証することはできません。最近のデータとモデルの誤謬の例は、2008年の金融危機とドナルド・トランプ氏が米国大統領選挙で勝利したことです。
次の意思決定プロセスでは、確率論的（ランダム性）プロセスをシステムダイナミクスアプローチと統合する必要があります。データ分析と統計はコンテンツになりますが、システムダイナミクスは問題やモデルの境界を作成します。この新しいアプローチは、感染症の防除、特定の魚の個体数の増加などの分野での小規模の需要焦点影響評価で使用されてきました。
このような統合は、私たちの期待に基づいて過大評価を行うのではなく、現実に即した分析的フレームワークをモデル化するのに役立ちます。 デヴィッド・レインウェバーによるデータモデルの誤り率の悪い例は、バフラデシュのバター生産がSのバラツキの75％を説明できることを示しています
作家は射手フェロー、リー クアン イェウ スクホラー
safwanrob@gmail.com
Bangladesh News/Financial Express 20180103
http://today.thefinancialexpress.com.bd/views-opinion/evolution-of-decision-making-a-year-of-disruptive-ideas-1514897441/?date=03-01-2018
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